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Leo / NER-Trip

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Leo 提交于 2021-05-19 22:27 . 【增加】仓库迁移

论文中模型结果对比

文献 数据集 结果
本项目:BiLSTM-CRF中医电子病历实体识别 共计1776条记录,不规范病历 7类中医实体,平均F1值65.73%,最优F1:75.25%
9_BiLSTM_CRF模型在中文电子病历命名实体识别中的应用研究_王若佳 爱爱医病例中心A爬取并筛选了 3076 条较为规范的病历 5类非中医实体,最优F1: 78.12%
10_基于条件随机场的_伤寒论_中医术语自动识别研究_孟洪宇 《伤寒论》 9类中医实体,F1值75.56%
Python
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